Оптимизация запасов

Воспрос от читателя:

В нашей аптеке более 5000 наименований товаров, работаем с компьютерной программой учета товародвижения. Заказ товаров ведется зачастую интуитивно, по мере окончания товара. Поэтому и дефектура на ходовые товары у нас не редкость. Посоветуйте, как нам оптимизировать управление запасами без существенных затрат временных и человеческих ресурсов? Как это сделать хотя бы по наиболее доходным позициям ассортимента?

 Ответ:

Выше представленная ситуация не редкость. На самом деле так работают практически все. Опыт сотрудников аптек довольно часто компенсирует недостатки информационного обеспечения. Но проблема остается. Это связано с тем, что даже самый опытный фармацевт не в состоянии держать в памяти состояние запаса и уровень продаж по 5000 тысячам позициям.

            Основная проблема, которую необходимо решить – это уменьшить дефицит в первую очередь на ходовые товары без серьезных инвестиций. Давайте этот вопрос и попробуем решить. Понятно, что при таком подходе мы не сможем обеспечить оптимальный уровень запаса, так как мы не будем использовать в полной мере алгоритм, который был изложен в цикле статей в номерах журнала за 2007 год. Но уменьшить дефицит сможем. Предлагаю, пожалуй, самую простую модель. Мы будем пользоваться подходом, что и в классической модели, только упростим ее. Этот подход стандартизирует процесс закупок, но не потребует существенного увеличения издержек.

            Итак, что нам необходимо предпринять.

            Для начала стоит определиться с содержанием термина «ходовые товары».  В идеальном алгоритме мы использовали для этого АВС-анализ, который позволяет поделить продукты по степени важности. В результате в группу А у нас как раз и попадали «ходовые товары». Воспользуемся принципом этого анализа, но не будем проводить его формально.

            Деление на группы может быть примерно таким:

• Группа А – самые важные и ходовые продукты – препараты и товары, которые продаются более 10 раз в день.
• Группа В – товары характеризируются меньшим объемом продаж, но пользуются весьма ровным спросом –  препараты продаются от 1 до 10 раз в день.
• Группа С – так называемый ассортиментный хвост – товары, которые продаются менее одного раза в день.

 Сразу оговоримся, если мы не проводим АВС–анализ, а только пользуемся самим принципом деления продуктов по важности, то и параметры мы устанавливаем абсолютно эмпирически. Выше приведено деление на группы в качестве примера.

Далее мы делим точно также продукты по закупочной цене или прибыльности. 

Если будем делить товары по параметру «закупочная цена», то мы будем выявлять резервы для более эффективного использования нашего оборотного капитала.

Если же параметр будет «прибыль в рублях на единицу продукции», то в первую очередь будем внимательно относиться к товарам, которые нам приносят максимум прибыли.

Все зависит от целей и простоты получения информации.

И все-таки, гораздо чаще прибыль зависит от закупочной цены, так как устанавливается в процентах от закупочной цены. Да и получить данные из информационной системы о закупочной цене гораздо проще, чем о прибыли на единицу продукции. Поэтому второй принцип деления товаров на группы мы будем использовать именно «закупочная цена». А затем объединим полученные результаты в некую матрицу, после чего выработаем правила работы с каждой группой товаров.

Для того, чтобы не путаться в чтении групп, деление товаров по второму принципу будем обозначать не АВС, а 123. Итак, например:

• Группа 1 – самые дешевые товары – цена менее 100 рублей;
• Группа 2 – средние цены – цена от 100 до 600 рублей;
• Группа 3 – дорогие препараты – цена выше 600 рублей.

 В результате, получаем некую сводную таблицу:

Устанавливаем длительность функционального цикла – это продолжительность времени с момента возникновения потребности до момента возможности ее удовлетворить. То есть с момента, когда сотрудник аптеки пришел к выводу, что конкретный препарат необходимо заказать поставщику до момента, когда препарат может быть продан клиенту.  Предположим, функциональный цикл составит 2 дня, включая срок формирования заказа и наклейку штрих-кода в аптеке.

Страховой запас – на какое количество дней будем рассчитывать запас при условиях сбоев в поставках и/или увеличения спроса.

• Группа А1 – дешевые и популярные товары. Страховой запас можно поддерживать на высоком уровне, так как много денег из оборота не отвлечет. Например, 3 дня.
• Группа А2 – продукты тоже популярные, но немного дороже. Предлагаю страховой запас оставить такой же, как и в случае группы А1.
• Группа А3 – дорогие, но популярные товары. Страховой запас – 2 дня, так как требует больше денежных ресурсов.
• Группа В1 – средняя популярность и средняя цена. Страховой запас – 3 дня.
• Группы В2 и В3 –требуют больше денег, а продажи средние. Страховой запас – 1 день.
• Группы С1 и С2– минимум продаж дешевых продуктов. Страховой запас 1 день.
• Группа С3 – мало продаж дорогих продуктов. Отсутствие страхового запаса

Оптимальный размер партии. Напомню, что в расчетах оптимального размера партии участвуют две основные статьи расходов – стоимость хранения и стоимость закупочной деятельности. В данном случае мы опять воспользуемся этим принципом, и не будем уходить глубоко в расчеты. Итак, чем дешевле товар, тем ниже будет стоимость хранения, поэтому размер партии на дешевые товары будет больше, чем на дорогие. Его мы рассчитываем не для того, чтобы в дальнейшем только его и заказывать, а для того, чтобы определить тот уровень запаса, превышать, который не рекомендуется.  Мы также его будем устанавливать в днях продажи:

Максимальный размер запаса – уровень запаса, превышать который не стоит. Это расчетная величина. Определяется, как сумма страхового запаса и оптимального размера партии.

Точка заказа – достигая этого уровня, оформляется заказ на закупку, равен сумме страхового запаса и функционального цикла.

По результатам таблицы можно проследить, что, чем дешевле и популярнее товар, тем больше поддерживаемый уровень запаса. Например, товары групп А1, А2 и В1, мы будем заказывать, если запасы опускаются ниже уровня 5 дней продаж. Этим мы избегаем возникновения дефицита.

Когда мы указываем параметры в днях работы, мы подразумеваем некий ежедневный спрос. В данном случае сотрудники аптеки должны заниматься прогнозом спроса, поскольку мы поддерживаем некий запас на будущие продажи. Звучит несколько научно, а на самом деле они этим прогнозом и так занимаются. В данном случае достаточно взять спрос за последние 3-4 дня и найти среднее значение. Такой прогноз не дает высокой точности, так как наверняка есть цикличность в рамках недели (смотрите статью: «Прогнозирование спроса. Цели и методики.», журнал №3 за 2007 год). Но и не требует инвестиций.

            Также достаточно часто используется так называемый «наивный прогноз», когда мы принимаем, что завтра мы продадим столько же, сколько и сегодня. А послезавтра продадим столько же, сколько продадим завтра, и т.д. Такой метод является самым простым, но и точность у него будет наименьшая. Результат всегда будет идти с опозданием (в данном примере на 1 день). Какой метод принимать, решать Вам.

Заказ оформляем в случае, когда текущий уровень запаса равен или ниже уровня Точки заказа.           

Размер партии рассчитываем следующим образом:

 РП=(ТМ-ТЗп+ФЦ)*d

 Где      РП – размер партии, шт.

            ТМ – точка максимума, дни

            ТЗп – текущий запас, дни

            ФЦ – функциональный цикл, дни

            d – прогноз спроса, шт./дни

 И, наконец, последний вопрос: Как часто заказывать?

Проверять ежедневно по всем 5000 позициям: «не пора ли нам делать заказ поставщику?», нереально, трудоемко и не эффективно. Поэтому и здесь мы должны выработать определенные правила, снова обратившись к уже проведенному АВС-анализу.

            Чем большим спросом пользуется товар, и чем он дороже, тем чаще необходимо контролировать уровень запаса. Поэтому периодичность контроля и определения размера заказываемой партии предлагаю установить, например, следующим образом:

Поясню свое решение:

Группы А1 и А2. Высокий уровень допустимого максимального и страхового запаса позволяет обеспечить всплеск продаж, поэтому ежедневный контроль не требуется.
А вот группа А3 в связи с высокими ценами не позволяет создавать большой запас, но прибыль приносит высокую. Поэтому необходимость ежедневного контроля высокая.
По аналогии принимаем решение для групп В.
Группы С не дают продаж, поэтому, если их не будет в наличии день или два страшного ничего не случится.

В результате, мы оставляем эмпирический подход, но стандартизируем его, выработав определенные правила по работе с каждой группой товаров. Ежедневно сотрудники аптеки будут работать с небольшими группами товаров, не терять концентрацию внимания. Итог — будет сокращаться объем